Glycerol hydrogenolysis using a Ni/Ce‐Mg catalyst for improved ethanol and 1,2‐propanediol selectivities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glycerol, a byproduct from biodiesel production, is an inexpensive and renewable alternative feedstock for producing valuable chemicals. Hydrogenolysis of glycerol produces ethanol and 1,2‐propanediol (1,2‐PDO) with the help of appropriate catalysts. Commercially available non‐specific Ni‐based catalysts have been reported for use in producing ethanol along with 1,2‐PDO. In this work, a new Ni catalyst on various support materials was developed for the selective production of ethanol and 1,2‐PDO using glycerol hydrogenolysis. The Ni catalyst on CeO 2 showed the highest potential for producing both ethanol and 1,2‐PDO. The catalyst with 0.15–0.50 g/g (15–50 wt%) Ni on CeO 2 improved glycerol conversion at reaction temperatures of 215–245 °C, however 1,2‐PDO selectivity was unsatisfactory. An improvement in 1,2‐PDO selectivity was attained when Al, Si, Zn, and/or Mg were added as promoters to the Ni catalyst on CeO 2, while improvement in the selectivity for ethanol occurred only with the addition of Si or Mg. A variation in Mg content showed that 1,2‐PDO selectivity was favoured at higher Mg content, while ethanol selectivity peaked at 10 % Mg. Systematic investigations found that the catalyst with 0.25 g/g (25 wt%) Ni on a Ce:Mg (4:1 mol:mol) support provided good selectivities for 1,2‐PDO at 68.10 % and ethanol at 9.0 %, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».